반응형 Python/function148 Plotly의 Figure 객체로 데이터 시각화 시작하기 Plotly의 Figure 객체: 데이터 시각화의 시작데이터 비주얼리제이션의 세계에서 Plotly는 시각적 표현을 통해 데이터를 생생하게 전달할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 Figure 객체를 사용하여 데이터 시각화를 시작하는 방법을 소개하겠습니다. 이 객체를 활용하면 복잡한 멀티플롯, 대화형 그래프, 스타일링을 손쉽게 만들 수 있습니다.Plotly Figure 객체 소개Figure 객체는 Plotly에서 그래프를 구성하는 데 필요한 모든 정보를 포함합니다. 이 객체를 통해 데이터와 메타데이터, 레이아웃, 차트 스타일을 조작하여 원하는 대로 시각화를 구성할 수 있습니다.객체 생성 시그니처import plotly.graph_objects as gofig = go.Figure()반환 값:새.. 2025. 9. 14. Candlestick 객체를 활용한 주가 분석하기 Candlestick 객체를 활용한 주가 분석하기: 데이터 시각화의 힘주식 시장의 변동성을 이해하는 것은 투자자에게 있어 매우 중요한 작업입니다. Candlestick 객체는 주가의 개별 데이터를 시각화하는 데 있어 필수적인 요소로, 오랜 역사와 깊이 있는 의미를 지니고 있습니다. 이번 포스팅에서는 matplotlib와 mplfinance 라이브러리를 활용해 Candlestick Chart를 생성하고 이를 통해 주식 데이터를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.Candlestick 객체란?Candlestick 객체는 특정 시간 범위 내에서 주가의 시가, 종가, 고가 및 저가를 시각적으로 표현하는 그래프입니다. 이 차트는 주식의 가격 변동을 단순한 선 그래프보다 더 정확하고 직관적으로 보여줘 투자자들이 시.. 2025. 9. 14. Box 객체를 사용한 박스 플롯의 심화 분석 Box 객체를 사용한 박스 플롯의 심화 분석데이터 분석의 세계에서 박스 플롯(Box Plot)은 데이터 분포와 아웃라이어를 시각화하는 데 매우 효과적인 도구입니다. 파이썬의 matplotlib 라이브러리에서 제공하는 Box 객체는 이러한 박스 플롯을 더욱 세밀하고 유연하게 그릴 수 있는 방법을 제공합니다. 이 포스팅에서는 Box 객체를 활용하여 박스 플롯을 생성하고, 데이터를 분석하는 방법을 소개하겠습니다.Box 객체 소개회귀 분석, 데이터의 분포, 그리고 아웃라이어 탐지 등을 위해 Box 객체는 기본적인 박스 플롯을 생성할 수 있으며, 여러 데이터 세트를 비교하는 데도 유용합니다. 이를 통해 데이터의 중앙값, 사분위수, 이상치를 한눈에 확인할 수 있습니다.함수 시그니처Box(data, **kwargs).. 2025. 9. 14. Bar 객체로 막대 그래프의 다양한 변형 만들기 Matplotlib의 Bar 객체: 다양한 막대 그래프 변형 만들기파이썬의 Matplotlib 라이브러리는 데이터 시각화를 위한 강력한 도구입니다. 특히 Bar 객체를 사용하면 다양하고 매력적인 막대 그래프를 생성할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Bar 객체를 활용하여 막대 그래프의 다양한 변형을 만드는 방법을 소개합니다.Bar 객체 소개Bar 객체는 Matplotlib에서 제공하는 막대 그래프를 생성하는 기본 클래스입니다. 이 클래스를 활용하면 수치 데이터의 분포를 쉽게 시각화하고, 비교를 통해 데이터의 인사이트를 도출할 수 있습니다.막대 그래프의 기본 구조import matplotlib.pyplot as plt# 데이터 준비categories = ['A', 'B', 'C', 'D']values = [.. 2025. 9. 13. Plotly Express의 treemap 함수로 데이터 시각화하기 Plotly Express의 treemap 함수로 데이터 시각화하기데이터 시각화는 복잡한 정보를 직관적으로 전달하는 중요한 방법입니다. 파이썬의 Plotly Express 라이브러리는 이러한 시각화를 간단하게 만들어주는 도구 중 하나입니다. 그 중 treemap 함수는 계층적 데이터를 시각적으로 표현하는 데 적합한 도구입니다. 이 포스팅에서는 treemap 함수의 사용법과 실용적인 예제를 소개하겠습니다.Plotly Express의 treemap 함수 소개treemap 함수는 데이터의 계층 구조를 나타내기 위해 사각형 영역을 사용하여 관계를 시각화합니다. 이를 통해 큰 데이터 세트에서도 중요한 패턴과 트렌드를 쉽게 파악할 수 있습니다. 계층적이고 추가적인 정보를 제공하는데 강력한 도구입니다.함수 시그니처p.. 2025. 9. 13. Sunburst 차트를 활용하여 계층적 데이터 표현하기 Sunburst 차트: 아름다운 계층적 데이터 표현의 예술데이터 시각화의 세계로 떠나봅시다! 오늘은 Sunburst 차트에 대해 이야기해볼 텐데요, 이 차트는 계층적 데이터를 매력적으로 표현하는 방법 중 하나입니다. 복잡한 데이터 구조를 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 Sunburst 차트는 여러분의 분석 작업을 신속하게 시각적으로 전환할 수 있게 해줍니다. 그럼 함께 보시죠!Sunburst 차트란?Sunburst 차트는 원을 중심으로 여러 레벨의 계층 구조를 표시하는 효과적인 시각화 도구입니다. 각 레벨은 원형으로 나뉘며, 이로 인해 데이터 간의 관계를 직관적으로 이해할 수 있습니다. 특히, 복잡한 데이터셋을 다룰 때 유용하게 활용되죠.차트의 구조가장 바깥쪽 원: 최상위 계층.안쪽 원: 하위 계층으로의.. 2025. 9. 13. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 25 다음 반응형